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最近在洛杉矶举行的“ 数据CTO圆桌会议领袖 ”中,讨论了有关业务的人工智能(AI)框架/平台,未来五年的数据,数据软件堆栈以及获得数据人才的讨论。
晚上,汗开始介绍Syzygy,这是一个为企业构建AI自动化和通用智能的 平台。该平台使用AI技术,例如深度学习,自然语言处理(NLP),机器学习(ML)和计算机视觉。
该演讲不主张使用特定的AI技术,而是AI架构必须具备的固有属性/技能才干开辟AI自动化和通用智能。
核心内在属性/技能包括逐步学习,引导学习和学习学习。Syzygy至少具有25种架构模型,从慢学习模型到高速数据流模型。
课程学习用于在受控环境中训练AI代理,并以说明性方式将其呈现给AI代理以教授任务。这样的环境的示例包括对简单2D世界,简单3D世界和逼真的3D世界的视图。
接下来,其余的发言人坐在观众面前进行小组讨论。讨论从演讲者就未来五年的数据发表意见开始。
发言者继续讨论了各自组织使用的数据软件堆栈。大多数发言者分享说,他们在企业中使用Amazon Web Services(AWS)和Tableau。AWS为演讲者提到的数据提供了许多服务。Redshift,RDS,S3,Kinesis和EMR等服务。除了演讲者共有的软件堆栈组件之外,每个演讲者都有各自独特的数据软件,包括Snowflake,Oracle,Oracle商业智能,MS Excel和Talend。